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Enregistrement W7125709851 · doi:10.26565/2075-5457-2025-45-4

Digitization of the primate collection at the Museum of Nature of the V. N. Karazin Kharkiv National University

2025· article· uk· W7125709851 sur OpenAlexaboutno aff
N. Perevozchikova, S. Yeremenko, Y. Yatsenko

Notice bibliographique

RevueThe Journal of V N Karazin Kharkiv National University Series Biology · 2025
Typearticle
Langueuk
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Biological Research in Conflict Zones
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigitizationPrimateMammalNational museumQuarter (Canadian coin)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Museum of Nature of the V.N. Karazin Kharkiv National University (MNKNU) has the largest primate collection in Ukraine, comprising 217 specimens of 59 species, including Homo sapiens. The non-human species represented in the museum comprise 11% of the total number of primates, according to the Mammal Diversity Database v2.2 (further MDD, accessed August 2025), and are distributed across four of the eight biogeographic kingdoms, according to the World Wide Fund for Nature (WWF). The foundation of the MNKNU’s primate collection dates back to the first quarter of the XIXth century, thus, the record for the oldest stuffed animal in the collection - a golden lion tamarin Leontopithecus rosalia (L., 1766), - dates back to 1826. The collection is represented by several types of preservation groups and includes 103 stuffed animals of 54 determined species, 87 dry, and 27 wet preparations. In the present work, we report the result of the revision of the primates collection, including taxonomical redetermination, as well as performed digitization of the part of the collection (represented by stuffed animals) accompanied by the original historical inventory data (index cards catalogue, inventory books, and printed catalogues).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,008

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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